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简述信息一览：

• 1、数据挖掘需要哪些技能?
• 2、自然语言处理_一般处理流程
• 3、人工智能的分类包括哪些?
• 4、AI面试题第二弹(神经网络基础)
• 5、学了数据挖掘之后能干啥?
• 6、面试官如何判断面试者的机器学习水平?

数据挖掘需要哪些技能?

编程技能：具备编程技能是进行数据挖掘的重要基础。常用的编程语言包括Python和R，掌握它们的基本语法和相关数据处理库能够帮助您进行数据清洗、处理和分析。

编程/统计语言 数据挖掘在很大程度上依赖于编程，根据KD Nuggets的研究，R和Python是数据科学中最受欢迎的编程语言。

需要理解主流机器学习算法的原理和应用。需要熟悉至少一门编程语言如（Python、C、C++、Java、Delphi等）。

数据挖掘没有大家想象中难，一般来说要掌握统计学、聚类分析和模式识别、决策树分类技术、人工神经网络和遗传基因算法、规则归纳和可视化技术。

数据挖掘需要的技能：需要理解主流机器学习算法的原理和应用。需要熟悉至少一门编程语言如（Python、C、C++、Java、Delphi等）。

一般来说需要具备以下技能：编程/统计语言操作系统大数据处理框架数据库知识基本统计知识数据结构与算法机器学习/深度学习算法自然语言处理。

自然语言处理_一般处理流程

1、使用计算机处理自然语言，首先要做的是将语言录入处理程序，其实大部分都是将普通的文本写入你的处理程序，使用变量将文本保存。分词写入文本后，首先要对文本进行分词，这一点英文比较容易，中文就困难一些。

2、自然语言处理过程如下：自然语言处理技术有标记化、删除停止词、提取主干、单词嵌入、词频-逆文档频率、主题建模、情感分析。

3、数据预处理 在原始文本语料上进行预处理，为文本挖掘或NLP任务做准备 数据预处理分为好几步，其中有些步骤可能适用于给定的任务，也可能不适用。但通常都是标记化、归一化和替代的其中一种。

4、自然语言处理 （Natural Language Processing） 是人工智能（AI）的一个子 领域 。 自然语言处理是研究在人与人交互中以及在人与计算机交互中的语言问题的一门学科。

5、NLP的研究发现，在我们与外界沟通的时候，大脑需要对信息进行不断地加工处理，如同经过层层过滤网。这个过程，包括以下三种：删减、扭曲、归纳（一般化）。

人工智能的分类包括哪些?

1、你好，基于AI的能力，目前的人工智能分为三类：1）基础的AI或弱AI：这类的人工智能无法超越其领域或限制，因为它只针对一项特定任务进行训练。

2、自然语言处理：自然语言处理是用自然语言同计算机进行通讯的一种技术。

3、人工智能分为三种类型，分别是弱人工智能、强人工智能、超人工智能。其特点如下：弱人工智能。弱人工智能的英文是Artificial Narrow Intelligence，简称为ANI， 弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。

4、人工智能的分类包括以下几个方面： 按照实现方式分类：- 传统人工智能：***用规则、逻辑、知识表示等方法来实现智能。- 机器学习：利用数据和统计学方法，让计算机自动学习知识和规律，并逐步提高决策准确性。

AI面试题第二弹(神经网络基础)

1、首先随机（临时）删掉网络中一半的隐藏神经元，输入输出神经元保持不变（图中虚线为部分临时被删除的神经元） （2） 然后把输入x通过修改后的网络前向传播，然后把得到的损失结果通过修改的网络反向传播。

2、介绍你对人工智能的理解和应用领域。 解释机器学习和深度学习的区别以及各自的应用场景。 什么是过拟合和欠拟合？如何解决这些问题？ 解释一下监督学习、无监督学习和强化学习的区别。

3、你会在时间序列数据集上使用什么交叉验证技术？是用k倍或LOOCV？你是怎么理解偏差方差的平衡的？给你一个有1000列和1百万行的训练数据集，这个数据集是基于分类问题的。

学了数据挖掘之后能干啥?

商务智能，出分析报告。· 2）数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。

比较能用得上数据挖掘的行业是大型网站、银行、医院。针对网站，一般要学习WEB挖掘，挺有前途，大型网站公司也会招这个职位。

数据挖掘职业规划总结文|宿痕很多人不明白学习数据挖掘以后干什么，这个问题也经常被问到。记得刚学数据挖掘... 学了数据挖掘之后能干啥？数据挖掘职业规划总结文 | 宿痕很多人不明白学习数据挖掘以后干什么，这个问题也经常被问到。

面试官如何判断面试者的机器学习水平?

1、长此以往，我们的思路会越来越窄，而一定程度的包容能拓展思路。

2、形象打分：通过计算机视觉算法识别候选人面部特征，判断面试者的形象，年龄以及是否微笑，最后计算出百分制的形象打分。情绪识别：通过计算机视觉算法识别候选人面部情绪特征。面试的过程中出现负面情绪将会影响最终情绪得分。

3、. 如何评估一个机器学习模型的性能？请介绍一些常用的评估指标。1 什么是推荐系统？请解释一下协同过滤和内容过滤的原理。1 介绍一下无人驾驶技术中常用的感知、决策和控制算法。

4、机器学习里面了解怎么推公式，怎么解释算法等等，都是停留在技术的层面上。

5、比如说你面试的是搜索引擎，面试官就和可能和你聊一些搜索引擎的问题；比如你面试的是在线广告竞价，他可能就会和你聊一聊一些小网站里面的小广告；又或者你去面试游戏，可能会被问怎么解决当摄像头跑到墙后面时候的问题。

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